组合导航matlab仿真
Matlab中的模拟与仿真方法与工具
Matlab中的模拟与仿真方法与工具Matlab是一种广泛应用于科学与工程领域的编程语言和开发环境。
它提供了丰富的工具集与函数库，用于数据处理、数值计算、绘图等应用。
而在模拟与仿真方面，Matlab也拥有强大的功能与灵活性。
本文将介绍Matlab中的模拟与仿真方法与工具，涵盖数学建模、动态系统仿真、计算机视觉等方面的应用。
一、数学建模与仿真数学建模是一种通过数学方法来描述现实问题的过程，而Matlab提供了丰富的数学工具与函数，方便用户进行建模与仿真。
例如，可以利用Matlab中的优化工具箱，通过数学模型寻找最佳解决方案。
在这个过程中，用户可以选择合适的模型，引入约束条件，并使用优化算法求解。
另一方面，Matlab还提供了符号计算功能，可以实现对数学公式的符号化处理。
这对于一些复杂的问题尤为重要，它可以帮助用户更好地理解数学模型，并更方便地进行模拟与仿真。
通过符号计算，用户可以进行符号求导、符号积分等操作，从而得到更清晰的数学表达式。
二、动态系统仿真动态系统仿真是指利用数学模型来模拟和分析现实世界中的动态系统，Matlab拥有丰富的工具与函数库，用于动态系统的建模与仿真。
例如，用户可以利用Matlab中的Simulink工具箱，通过图形界面搭建动态系统的模型。
Simulink提供了丰富的模块库，用户可以选择合适的组件，通过连接与参数设置，构建完整的系统模型。
在动态系统仿真过程中，Matlab还支持对系统进行参数优化与辨识。
用户可以通过改变系统参数，观察系统响应，并使用优化算法来寻找最佳参数组合。
这对于系统设计与优化非常重要，可以帮助用户在系统设计初期就得到全面的性能评估。
三、计算机视觉仿真计算机视觉是指通过计算机算法和技术来模拟和实现人类的视觉功能，Matlab拥有强大的计算机视觉工具箱，可以进行图像处理、模式识别、目标检测等应用。
用户可以利用Matlab中的图像处理函数，对图像进行滤波、边缘检测、特征提取等操作。
如何使用Matlab技术进行模拟仿真
如何使用Matlab技术进行模拟仿真引言在科学研究和工程设计中，模拟仿真是一种重要的工具。
它可以帮助研究人员和工程师预测和评估系统的性能、优化设计方案、解决问题等。
近年来，Matlab成为了广泛使用的科学计算软件，具有强大的数值计算和仿真功能。
本文将介绍如何使用Matlab技术进行模拟仿真，以及一些常见的应用案例。
一、Matlab的基本介绍Matlab是由美国MathWorks公司开发的一种科学计算软件。
它具有丰富的数学函数库和各种工具箱，可以进行数值计算、数据可视化、统计分析、信号处理、控制系统设计等。
Matlab是一种解释性的编程语言，用户可以通过编写脚本文件或使用命令行进行交互式计算。
二、Matlab的仿真建模工具Matlab提供了Simulink这一强大的仿真建模工具。
Simulink使用图形化界面，可以直观地构建系统模型。
可以将系统抽象成各种不同的模块，通过连接这些模块来描述系统的结构和行为。
Simulink支持常见的连续时间仿真、离散时间仿真和混合仿真，并提供了丰富的仿真调试工具。
三、Matlab的数值计算和优化在模拟仿真过程中，通常需要进行数值计算和参数优化。
Matlab提供了强大的数值计算功能，可以进行矩阵运算、数值积分、微分方程求解、优化等。
用户可以通过编写自定义函数和调用内置函数来实现数值计算和优化任务。
Matlab还提供了各种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等，可以解决复杂的优化问题。
四、Matlab在控制系统设计中的应用控制系统是一种常见的工程系统，如何设计合适的控制策略是一个重要的问题。
Matlab提供了专门的控制系统工具箱，包括系统建模、控制器设计、仿真测试等功能。
用户可以使用Matlab进行控制系统建模，通过调整控制器参数来达到所需的性能指标，并使用Simulink进行仿真测试。
Matlab还提供了自适应控制、最优控制、模糊控制等高级控制方法，可以满足不同的控制需求。
高精度组合导航系统仿真
ｓ ｉ ｆｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｌ ｎ ｆ ｅ ｉ ＫＦ ａ ｇ ｒｔ ｍ，ｗｅ ｋ ｏ ｔ ａ ｕ ｔ ｏ ｈ ｏ ｖ ｎ ｉ ａ Ｋａｍａ ｈ ｒｗ ｔ Ｕ ｏ ｈ ｓ ｏｌ ｉ ｈ ｌ ｉ ｎ ｗ ｔ ｈ ＵＫＦ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｉ ｒ ｖ ｈ ａ ｉ ａｉｎ ｏ ｔ ｍ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｎ ｖ ｇ ｔ ｌ ｉ ｏ ｓ ｌ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ，ｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅ ｓ ｅ ｄ，ａ ｄ ｒ ｂ ｓｎ ｓ ｆｔ ｅ ｓ ｓｅ ｏ ｕｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｐ ｅ ｏ ｎ ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ ｏ ｈ ｙ ｔｍ． ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： Ｉ Ｓ ＮＳ； ａ ｏ ｔ ｃ ａｔ ｔ ｒ Ｕ Ｂ ｒ ｍｅｒ ｌ ｍｅｅ ； ＫＦ； Ｉ ／ ＰＳ ｉ ｔｇ ａｅ ａ ｉａｉ ｎ ｉ ｉ Ｓ ＮＳ Ｇ ｎ ｅ ｔｄ ｎ ｖｇ ｔ ｒ ｏ
基于MATLAB松组合导航的仿真实验内容设计和实现
·5·文章编号：2095－6835（2021）24－0005－05基于MATLAB 松组合导航的仿真实验内容设计和实现＊符强1，任风华2，贾茜子1，刘庆华1，赵中华1，孙安青1（1.桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林541004；2.桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林541004）摘要：针对导航工程专业课程理论性强、数学公式抽象和涉及内容广泛等特点，设计了基于MATLAB 松组合导航综合设计性实验。
该实验加深了学生对GNSS 导航、INS 导航和松组合导航知识的理解，同时培养了学生的创新思维和解决复杂工程问题的能力。
关键词：导航工程专业；综合设计性实验；松组合导航；MATLAB 中图分类号：TN967；G642文献标志码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2021.24.002导航工程专业是一门融合多学科的新兴工程专业，主要学习导航系统与组合导航技术，可在航空航天领域、交通、军事、电子信息及通讯产业等部门工作。
培养的学生既要求有较强的理论知识，又要求具备解决复杂工程问题的能力。
针对当前桂林电子科技大学信息与通信学院导航专业在实验教学过程中内容不够丰富、综合设计性实验项目和自主创新性实验项目不足等问题，联系本专业相关基础、专业理论和社会需求的实际工程问题，设计带有综合性、挑战性和自主创新性的实验项目，并在2016级和2017级学生中开展改革与实践[1-4]。
实践表明：该实验项目既加深了学生对GNSS 导航、INS 导航和松组合导航理论知识的理解，又实现了多门专业课程的融合，培养了学生的创新能力[5-6]。
本文在改革实践的基础上，以基于MATLAB 松组合导航仿真实验来讲解综合设计性实验内容的设计和实践。
1GNSS 与INS全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System ，GNSS ），具有实时性，它的定位误差不会随着时间增加，缺点是容易受到外界信号的干扰，数据更新频率不高。
如何在Matlab中进行模拟和仿真
如何在Matlab中进行模拟和仿真引言：模拟和仿真是数字化时代不可替代的工具，在众多领域具有广泛的应用。
Matlab作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们进行各种模拟和仿真分析。
本文将介绍如何在Matlab中进行模拟和仿真，以及一些常用的技巧和注意事项。
一、Matlab中的模拟和仿真工具1. Matlab的基本特性Matlab具有高效的计算能力和友好的用户界面，支持多种数学运算、绘图和数据处理功能。
它提供了丰富的工具箱，可以满足不同领域的模拟和仿真需求。
2. Matlab SimulinkMatlab Simulink是Matlab中的一款强大的系统仿真工具，可用于建立各种复杂的动态系统模型。
通过使用Simulink中的模块和线路连接，可以直观地建立并仿真各种系统，如电路、机械系统、控制系统等。
3. Matlab中的其他工具箱除了Simulink，Matlab还提供了许多其他工具箱，如Signal Processing Toolbox、Control System Toolbox、Communication Toolbox等，可以用于处理和分析特定领域的信号、控制和通信问题。
这些工具箱提供了丰富的函数和算法，大大简化了模拟和仿真的过程。
二、Matlab模拟和仿真的基本步骤1. 建立模型在进行模拟和仿真之前，首先需要明确模型的目标和要求。
然后，根据模型的特点和公式，使用Matlab提供的函数和工具箱，建立相应的数学模型。
可以根据需要将模型分为多个子系统，以便更好地组织和管理模型。
2. 参数设置模型建立完成后，需要设置各个参数的数值。
这些参数可能包括模型的物理特性、控制参数等。
根据具体情况，可以通过手工输入、数据拟合或对已有数据的分析来确定参数的取值。
3. 运行仿真参数设置完成后，即可运行仿真。
Matlab提供了多种仿真方法，如连续仿真、离散仿真、Monte Carlo仿真等。
基于MatLabSimulink的GPS系统仿真
(2) 我
δS = S − S 0 = δS d + δS w
引入的相位延迟为
δφ d =
(6)
们 在 仿 真 中 不 妨 采 用 一 9 位 LFSR
生成多项式为
其中 Tk 为绝对温度 P 为大气压(mbar) e0 为水汽风压(mbar) S 为实际传播路径 S0 为信号在真空中的传播路径 hs 为 90o 20o 15o 10o 5o 时 δS 的典型值分别为 2.51m 7.29 m 9.58 m 14.04 m 25.82 m 无线信道由于多径效应产生时延扩展 若收发信机处
k =1
N
ˆ(t) x
航电文经伪随机序列扩频并调制后的信号
则 L1 和 L2 载
N
波上的 GPS 信号可分别简单的建模为 S L1 (t ) = AP Pi (t )Wi (t )Di (t ) cos(w1t + ϕ1 ) + AC Ci (t )Di (t ) sin(w1t + ϕ1 )
S L 2 (t ) = B P Pi (t )W i (t ) D i (t ) cos( w 2 t + ϕ 2 )
• 1857 •
第 18 卷第 7 期 2006 年 7 月
系 统 仿 真 学 报 其中 hs 为 GPS 卫星相对观测站的高度角
11 12
Vol. 18 No. 7 July, 2006
组成 生成多项式分别为
X 1A ( x) = 1 + x + x + x + x
6 8
δS d = 1.552 × 10 − 5
[1]
ˆ (t ) − rq (t ) x ˆ (t ) 们采用 Jake 移动信道模型[7] y (t ) = ri (t ) x
基于卡尔曼滤波的GPS与INS位置组合导航及matlab仿真
ˆ (k ) ，则 其中，y(k)是能够量测的输出量。问题是根据量测量 y(k)估计出 x(k)。若记 x(k)的估计量为 x (k ) x(k ) x ˆ (k ) x
为状态估计误差，因而 （1-4）
(k ) x T (k ) P (k ) Ex
（1-5）
为状态估计误差的协方差阵，显然 P(k)为非负定对称阵。这里估计的准则为根据量测量 y(k), y(k-1), …最优
式中： （1-22）
在以上的计算过程中，将式(1-17)展开得
P (k ) P (k k 1) K (k )CP (k k 1) P (k k 1)C T K T (k ) K (k )CP (k k 1)C T K T (k ) K (k )WK (k )T [ I K (k )C ]P (k k 1) P (k k 1)C T K T (k ) K (k )[CP (k k 1)C T W ]K (k )T
其中： （1-18）
R [ I K (k )C ]P (k k 1)C T K (k )W
（1-19）
如果 K(k)能够使得式(1-17)中的 P(k)取极小值，那么，对于任意的增量ΔK(k)均应有ΔP(k) = 0。要使该 点成立，则必须有
R [ I K (k )C ]P (k k 1)C T K (k )W P (k k 1)C T K (k )[CP (k k 1)C T W ] 0
0sintancossintan0cos0sineeieiennenenienmuneienmnmennienuenvvlllrhrhvvllrhrhvvlrhrhvrhvllrhvrh????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????2tancossecenueienvllllrh?????????????????????????????????????????????25222速度误差方程及位置误差方程速度误差方程矩阵表达式为
组合导航系统仿真平台的设计与实现
ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｉ ｓ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ／ Ｌ ａ ｂ Ｖ Ｉ Ｅ Ｗ．Ｔａ ｋ ｉ ｎ ｇ Ｉ ＮＳ ／ Ｇ Ｐ Ｓ ｆ ｏ ｒ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ，ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ａ ｎ ｄ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ
ＬＩ Ｎｉ ｎ ｇ，ＤＩ ＮＧ Ｗｅ ｉ ，ＺＨＡ ＮＧ Ｙｏ ｎ ｇ — ｇ ａ ｎ ｇ ＋
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（1）对不含噪声的原始图像加高斯白噪。
（2）设计一个Kalman滤波算法，尽可能滤除这些噪声。
（3）Kalman滤波算法中，考虑用两种变量来作为状态变量：
a.以每一个象素，每行从左至右，然后每行从上至下扫描。
b.以每一行象素，从上至下扫描。
（4）对除噪后的图像与带噪图像进行比较，算出信噪比。
clear all;
q=imread('lena.bmp'); %读取给定图像。
show_size=size(q) %显示给定图像尺寸。
figure(1);
imshow(q); %显示无噪图像。
d=imnoise(q,'gaussian',0,0.01); %对给定图像加高斯白色噪声。
figure(2);
imshow(d); %显示加噪图像。
[r1,c1]=size(d);
imwrite(d,'lena2.bmp','bmp') %写加噪图像。
保存成图像文件lena2.bmp d=double(d)/255; %unit转换成double类型
p=3; %先验误差估计协方差初始值
Q=0.25; %过程白噪协方差
R=0.25; %观测白噪协方差
A=1; %系统矩阵。
H=1; %观测矩阵。
f=d(1,:); %读取加噪图像第1行。
开始n=1 。
for n=2:r1
f=A*f'; %先验第(n+1)行。
开始n+1=2 。
P=A*p*A'+Q; %先验误差估计协方差。
K=P*H'*inv(H*P*H'+R); %Kalman增益。
F=f+K*(d(n,:)'-H*f);
P=(1-K*H)*p;
p=P;
f=F';
r(n,:)=f; %保存像素值
n
end;
r=im2uint8(r);
imshow(r);
q=im2double(q);
r=im2double(r);
'加噪后图像的信噪比SNR1'
10*log((sum(q.^2))/(sum((d-q).^2))) '滤波后图像的信噪比SNR2'
10*log((sum(q.^2))/(sum((r-q).^2)))。